国产自研分布式交易数据库

星环科技提供国产时序数据库高可用集群支撑服务，实现国产时序数据库服务技术性支撑，进行从InfluxDB商业版数据库到国产自研分布式时序数据库TimeLyre平滑替换。结合业务应用情况，实现了时序数据库无缝国产化数据库替换，用户时序数据库软件实现自主可控。随着国际形势变化，企业的核心业务系统唯有实现自主可控，才能大限度上规避风险。星环科技的自研分布式时序数据库TimeLyre，支持7种国产操作系统、入库吞吐、计算能力具有水平可拓展性等。在满足业务发展需求的基础上，降低了用户应用成本。用户原来的时序数据库产品为订阅制产品，星环科技则为永久许可的本地化分布式部署。在业务开发上，星环TimeLyre、6大国产CPU，满足各类信创软硬件环境需求，支持同一集群混合架构部署，大化利用硬件资源，实现了InfluxDB商业版数据库的平滑替换。保证运营商业务高可用，满足业务创新发展需求，提高效率。相比于原高效的时间序列数据写入性能;支持百亿级数据聚合计算查询，2秒内返回结果;相比于原系统等竞品，TimeLyre入库性能出众，节点数据入库速度是开源产品的5～10倍;采用原生分布式架构，标签(TAG)数量

Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎，KunDB单机TPC-C达到188万tpmC，同时性能扩展比超90%，可实现Oralce和MySQL的国产化替代，满足企业关键业务处理、高并发查询、分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用的国产化数据库产品。国产分布式数据库星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度数据库产品，目前已在各行各业成功替代Oracle、DB2、Teradata等国外产品。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容数据的高实时性检索等场景。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和

中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。TranswarpKunDB-星环分布式交易型数据库TranswarpKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的分布式交易型数据库,提供完整的关系型数据库的

国内某头部ERP企业为了响应国家政策和满足用户的需求，开始在其ERP产品中采用星环科技自研的分布式交易型数据库KunDB，实现ERP底层交易数据库的国产化替代。同时在一些应用场景下配合采用星环科技。为什么会选择星环科技自研的分布式交易型数据库KunDB?核心的原因是KunDB可低成本实现数据库国产化的替代和迁移，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性，满足企业关键业务处理、高并发查询、业务分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。尤其是今年5月，星环科技新推出的，入库压力非常大，需要更高性能;ERP中财务数据可靠性要求非常高，对数据库的高可用性提出了更高的要求;上百种主数据，校验字段多，校验复杂，涉及上百种多项校验规则等。该头部企业的ERP采用星环科技分布式交易从Oracle、MySQL迁移到国产分布式数据库过程中影响业务等问题，用户在集中式与分布式数据库中间选型左右为难。KunDB实现了集中式和分布式一体化，整个系统采用同一套代码，集中式可以一键扩容成分布式架构，并且性能线性扩展比达到90%以上，满足高并发、大流量的访问。

分布式交易型数据库中，每台服务器上都有一份数据，交易型数据库会自动地将数据同步到其他节点中，以保证数据的一致性。国产分布式交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易什么是分布式交易型数据库？分布式交易型数据库是指把一个交易型数据库分布在多台服务器上，使得多台服务器上的交易型数据库协同工作，以实现多个并发操作的高性能、高并发性、强数据一致性和可扩展性等特性。在型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分，KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。此外

星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎分布式交易型数据库指实时的、面向应用的分布式数据库，响应及时性要求很高，具备快速读写单行数据的能力，同时保证数据完整性。分布式交易型数据库是一种专注于处理高并发实时交易的分布式数据库系统。它主要用于需要高响应性能和数据完整性的应用场景，例如金融交易、电子商务等。分布式交易型数据库具备以下特点：实时性要求高：它需要满足实时性要求，能够快速响应用户提交的交易请求，即时处理数据更新。面向应用：它提供了。数据完整性保证：它采用一系列机制来保证数据的完整性，如多副本数据复制、数据冗余和容错机制，确保数据的可靠性和一致性。分布式交易型数据库通常会采用分布式架构和高可用技术，使用分布式事务协议来处理跨节点的数据更新操作，利用缓存技术和预读预写等优化策略提高读写性能。同时，它还需要具备水平扩展和负载均衡等能力，以适应大规模的数据和用户访问需求。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是

国产自研搜索引擎如星环分布式搜索引擎TranswarpScope在设计上考虑了自主可控、高性能、高并发、低延时等特性，以满足在大数据环境下对搜索引擎的需求。目前，中国用户采用成与龙芯、海光、飞腾等国产芯片以及中标麒麟、统信UOS等国产操作系统的适配工作，满足信创要求和国产化替换需求。星环科技自主研发的分布式搜索引擎TranswarpScope，提供了PB级海量数据的交互式TranswarpScope2.5提供了更友好的兼容度支持。在满足高性能多样化检索的同时，在集群拓展性、安全管控能力、运维管控、数据一致性等方面进一步加强，充分覆盖顾客在搜索引擎类产品的国产化替换痛点并提TranswarpScope替代Elasticsearch，可实现平滑迁移，同时比Elasticsearch具有更强的查询性能、扩展性、数据一致性和可靠性，以及更低的硬件和运维成本等优势。同时TranswarpScope已完多维检索分析服务，支持百万级高并发和毫秒级低延时检索业务，覆盖模糊匹配、精确查询、多维检索等各类检索场景。此外，Scope还内置了配套的安全授权、访问控制机制等，保证了系统数据的安全性。而且

星环科技分布式交易型数据库KunDB就不错。星环分布式交易型数据库KunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证，入选了Gartner《中国数据库市场指南》、爱分析《中国分析型数据库市场。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统一体化实时AETP，同时提供高性能交易与分析服务能力作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技自成立以来，一直致力于国产化数据库的自主研发，通过不断打磨产品和技术，KunDB已成为具有完全自主知识产权主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。此外，KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理

星环科技自研的国产化分布式关系数据库，通过分布式存储、SQL编译与优化等数据库技术，结合云计算的优势做资源管理和调度，实现了关系型数据库的完整功能。在事务处理场景和复杂分析场景，都通过技术创新获得了性能优势。同星环配套的数据库工具软件和云平台产品为用户提供高可用、高可靠和安全的国产化数据库完整解决方案。分布式关系型数据库处理高并发数据读写业务：能够处理高并发的数据读写业务，并提供全局一致性保证，通过分析增强还能响应批处理和复杂分析场景支持海量数据分布式计算：分析型数据库产品ArgoDB通过列存储和分布式计算技术，支持对海量数据进行分布式计算，支撑企业数据仓库、数据湖业务覆盖企业数据交易、分析场景：通过KunDB和ArgoDB可以组建企业统一数据库解决方案，覆盖企业数据交易、分析场景性能高，服务可靠：KunDB与ArgoDB之间基于数据库日志进行高效的数据同步，相比异构数据库之间的ETL方案，链路短，性能高，服务可靠

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1